近年不論雲端轉型，以及最近的 AI 熱潮，都令對數據中心的要求陸續提升，有見及此，Supermicro 正計劃擴大其生產設施，滿足對液冷數據中心基礎設施日益增長的需求。
雲端服務
在雲端運算和 AI 需求不斷增長的推動下，科技巨企陸續在馬來西亞設立更大規模的數據中心，滿足東南亞地區的需求，其中 Google、Nvidia 和 Microsoft 等已經在當地投資數十億美元。
自 ChatGPT 問世以來，各行各業都在躍躍欲試開發或應用生成式 AI。公眾對 AI 寄予厚望，但由於其高昂的成本和技術的複雜性，究竟如何讓 AI 發揮作用，是時下大眾關注的焦點。
AI 憑藉強大的性能和一致性，能夠發現人類可能會錯過或者忽視的東西，因此具有強大潛力。但歸根結底，研發 AI 的基礎是數據。
也就是說，恰當地處理和保護數據至關重要。數據不僅是整個 IT 基礎設施的命脈，也是所有創新的基礎。作為生成式 AI 基礎設施的一部分，數據庫在不斷發展以適應生成式 AI 時代企業的需求。AI 的有效性取決於企業如何選擇恰當的數據庫來管理數據。
常用數據庫模型
在線交易處理（Online Transaction Processing，OLTP）數據庫是一種支持實施事務處理的數據庫系統架構，令企業能夠處理大量用戶同時進行的並發交易，例如在網上銀行交易、線上購物等。
此外，在線分析處理（On-Line Analytical Processing，OLAP）技術能夠整合交易數據，更能幫助整合多個來源的數據，因此可從多維度對數據進行快速而深入的交互式分析。此技術極大地提高了企業的分析效率。舉例來說，零售商可以將其庫存數據與客戶購買行為數據結合起來，依此判斷是否需要增加某種特定商品的生產量。
AI 時代的新興數據庫模型
隨著 AI 時代的到來，我們預計向量數據庫模型將最具變革性。
向量數據庫是用於配合大語言模型，通過將非結構化數據轉化為高維向量，為「智能工作負載」提供所需的數據高效管理。預計到 2050 年，包括文件、圖像、音頻錄製、影片等在內的非結構化數據，將佔據全球數據的 80%。彼時，AI 預計將實現更高階的語義理解，即理解潛在的語境和語義的細微差別，而非單純的字面含義。
AI 的終極目標是要理解和利用數據，而向量數據庫是提升大型語言模型行業特定知識的一個關鍵要素。例如，網絡遊戲公司可透過使用向量數據庫解決方案，創建能夠與人類玩家互動的智能非玩家角色（NPC）。這些 NPC 不只是按照預設腳本對話，而是會根據對玩家交流內容的實時理解做出反應，令互動更加真實。
兼顧成本與效益
當然，AI 的潛力不僅限於遊戲應用，甚至不止於理解和處理非結構化數據。
AI 還可被用於管理數據庫。當存儲空間不足時，AI 可以向系統管理員發出警報，提醒關注存儲需求並詢問是否需要擴展存儲空間。若獲得授權，AI 還能自動擴展存儲空間。同樣的功能也可應用於 CPU 容量、存儲容量以及其他功能上。
過去購買雲端服務產品時，必須預設一組伺服器資源，但這將帶來一定的成本。當預設的伺服器容量超過實際工作負載所需的量時，就會造成伺服器資源的浪費。
無伺服器運算旨在解決這一挑戰，確保雲服務所使用的伺服器容量精確地匹配工作負載的需求，並且能隨著工作負載動態變化進行適應。
透過將 AI 與無伺服器雲運算相結合，可實現兩者優勢的完美結合。AI 能夠增強企業決策能力，以應對突發的高增需求或動態變化的工作負載。企業亦只需按實際所需的資源數量付費，降低使用成本。
企業是否能夠把握住當下的 AI 趨勢，在競爭中脫穎而出，關鍵在於如何有效地利用適當的數據庫，以充分發揮 AI 的潛力和優勢。
撰文：阿里雲數據庫產品事業部總裁李飛飛博士
AI 熱潮下對於這個新技術的願景有不少，相關需求也帶動 Nvidia 的產品大受歡迎，最近在 GTC 2024 大會上，總裁黃仁勳就表示數據中心的概念將需要重新思考，未來將會是「AI 工廠」的運作模式。
「生態圈」在電子產品和數碼服務市場中相當常見，廠商以提高「轉台」的門檻去令客戶留在平台上，不過監管當局對此並不鼓勵。最近 AWS 就調整規則，容許用家自由轉移數據到其他供應商，跟隨 Google Cloud 之前的改變。
▲（右起）Pure Storage 港澳區系統工程主管葉麗芳 、港澳區總經理楊玉珊及港澳區渠道技術總監張少愷。
ChatGPT 掀起全球大熱，甚至有業界人士稱 2023 年為「生成式 AI 元年」（ChatGPT 於 2022 年首推出）。
由於去年已推出 GPT-4，加上各大 IT 廠商爭相開發大型語言模型（LLM），和針對各行業的基礎模型（Foundation model），不免令人期待生成式 AI 進入 2024 後，將會有甚麼突破性發展。
展望 2024 年，Pure Storage 港澳區總經理楊玉珊認為，AI 世代對能源和數據的需求將會以幾何級數增長，因此在選擇合適 AI 數據基礎架構上投資尤其重要。
▲Pure Storage 港澳區總經理楊玉珊指出企業儲存和能源需求將因為 AI 出現幾何級數增長，故應謹慎投資 IT 基建。
據 Pure Storage 早前發表的報告《變革驅動的主因：應對採用人工智能的能源與數據挑戰》（Drivers of Change: Meeting the Energy and Data Challenges of AI Adoption），除了預期 AI 與可持續發展將由 2023 年延續至 2024 年，亞太地區和日本的科技應用和人才發展亦值得關注。
隨著政治、社會和經濟不穩的情況持續，企業將繼續注重科技投入的實用性，透過 AI 改善營運模式，並堅守營運環境可持續發展的目標。報告又指，重新評估數據基礎架構至關重要，將可藉 AI 實現業務價值並控制能源成本。
Pure Storage 港澳區系統工程主管葉麗芳表示：「經濟靈活性、數據中心現代化以及優先環境可持續發展將是影響 2024 年科技應用的三大關鍵，而 AI 亦將成為一大推動力。」
雲端主權（Sovereign Cloud ）
另一點值得關注的是，各國針對數據使用和位置的相關條例毫無疑問將進一步收緊。故企業對雲端主權的需求將日益增長，尤其監管較嚴的金融服務業。此外，如生成式 AI（Generative AI）等 AI 系統，在訓練過程中亦會出現主權問題。澳洲、新西蘭、日本和印尼等國家，現正推動實現雲端主權。
不過每當出現新科技，對這些新科技領域的人才和技術需求亦會急增。而人才搶奪戰將會導致薪金上升，亦會有大量 AI 項目因人才短缺而延遲，成為 AI 廣泛應用的最大阻力之一。
計劃部署企業資源規劃 (ERP) 解決方案的企業，相信對 SAP 的方案並不陌生。然而這類規劃不止預算考量，還得評估 IT 人員是否具有相關技術知識進行日常管理與維護。SAP 昨日（22 日）便宣佈推出「SAP 香港雲端 ERP 體驗中心」，支援中型企業透過內置商用人工智能技術（AI）的雲端 ERP 解決方案，實現營運現代化。
體驗中心位於 SAP 在時代廣場的香港辦事處，可讓企業通過 SAP 及其生態系統合作夥伴的支援及專業知識，了解採用 SAP S/4HANA Cloud 的最佳業務實踐方式。該中心亦介紹專為中型企業度身訂造的 GROW with SAP，讓企業可利用套裝數碼 ERP 方案 SAP S/4HANA Cloud，在具有嵌入式 AI 和自動化功能的單一平台，處理重要事務。
無須編寫程式碼
SAP 香港區總經理唐聆風（上圖）表示：「憑藉數十年來與中型企業合作的經驗，SAP 深明其業務連 續性有賴於速度、可預測性、擴展性和持續創新。因此，我們優化了 SAP S/4HANA Cloud 的 AI 和自動化功能，並推出了 GROW with SAP 幫助客戶優化營運、減少數據孤島，利用 AI 驅動的洞察作出更明智的決策。自今年 3 月推出以來，GROW with SAP 已 幫助許多世界各地和香港的中型企業在短短 4-6 週內，從傳統 ERP 升級並過渡至 SAP S/4HANA Cloud。」
GROW with SAP 服務還包括 SAP Business Technology Platform，結合數據、分析、AI、自動化和應用程式開發，讓企業用戶建立企業應用程式、自動化流程和設計業務站點，而無須編寫程式碼等功能。 GROW with SAP 的客戶可利用預配置的最佳解決方法，透過本地專家加快採用服務，並獲全球專家社群學習資源支援。
